图文本融合与多任务动态优化的知识图谱补全系统及方法
申请号:CN202510964958
申请日期:2025-07-14
公开号:CN121030165A
公开日期:2025-11-28
类型:发明专利
摘要
本发明涉及图文本融合与多任务动态优化的知识图谱补全系统及方法,数据预处理模块,用于对实体关系文本描述、图结构数据做预处理;数据编码模块,对预处理后文本、图结构数据分别编码,提取特征;特征融合模块,动态融合图结构特征与实体文本语义特征;多任务学习模块,基于策略,联合优化链接预测、关系分类和路径推理任务,输出补全结果。通过数据预处理、编码、特征融合及多任务学习流程,动态融合图结构与文本语义特征,实现知识图谱补全;结合多任务动态优化策略,有效提升知识图谱补全的准确性与效率。
技术关键词
多任务
知识图谱补全方法
数据编码
动态
文本
语义特征
实体
关系
层次注意力机制
网络编码路径
邻域特征
空间投影方法
结构特征提取
知识图谱数据
数据模块